Περιβαλλοντική Στατιστική

Σχετικά έγγραφα
Στατιστική ανάλυση αποτελεσμάτων

ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΓΙΑ ΤΟ ΜΑΘΗΜΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΓΙΑ ΠΟΛΙΤΙΚΟΥΣ ΜΗΧΑΝΙΚΟΥΣ ΜΕΡΟΣ Β

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Βιολέττα Δάλλα. Εθνικό και Καποδιστριακό Πανεπιστήµιο Αθηνών

σ = και σ = 4 αντιστοίχως. Τότε θα ισχύει

Εισαγωγή στη μεθοδολογία της Εκπαιδευτικής Έρευνας

ΑΝΑΛΥΣΗ Ε ΟΜΕΝΩΝ 1. ΕΙ Η Ε ΟΜΕΝΩΝ, ΣΥΛΛΟΓΗ, ΚΩ ΙΚΟΠΟΙΗΣΗ ΚΑΙ ΕΙΣΑΓΩΓΗ

Συλλογή,, αποθήκευση, ανανέωση και παρουσίαση στατιστικών δεδοµένων

Στατιστική Επιχειρήσεων Ι

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Εισαγωγή στη Χρήση του SPSS for Windows Σελίδα:

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΚΕΦΑΛΑΙΟ ΠΡΩΤΟ

Αναλυτική Στατιστική

Παιδαγωγικά II. Εισαγωγή στη μεθοδολογία της Εκπαιδευτικής Έρευνας Ευαγγελία Παυλάτου, Αν. Καθηγήτρια ΕΜΠ Νίκος Καλογερόπουλος, ΕΔΙΠ ΕΜΠ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ. Στατιστική????? Κάθε μέρα ερχόμαστε σε επαφή 24/02/2018

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΑΚΑ ΦΡΟΝΤΙΣΤΗΡΙΑ ΚΟΛΛΙΝΤΖΑ. Ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής. Συντάκτης: Δημήτριος Κρέτσης

Εργασία στο µάθηµα Ανάλυση εδοµένων

Οι πράξεις που χρειάζονται για την επίλυση αυτών των προβληµάτων (αφού είναι απλές) µπορούν να τεθούν σε µια σειρά και πάρουν µια αλγοριθµική µορφή.

ΠΑΡΑΓΟΝΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ FACTOR ANALYSIS

Ενότητα 4 η : Ανάλυση ερευνητικών δεδομένων. Δημήτριος Σταμοβλάσης Φιλοσοφίας Παιδαγωγικής ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ

Kruskal-Wallis H

Εισαγωγή στη Χρήση του SPSS for Windows Σελίδα:

H ΑΝΑΛΥΣΗ ΣΥΣΧΕΤΙΣΗΣ (PEARSON s r)

Ενότητα 2: Οι Θεµελιώδεις Αρχές των Ψηφιακών Εικόνων

Ποσοτική & Ποιοτική Ανάλυση εδοµένων Βασικές Έννοιες. Παιδαγωγικό Τµήµα ηµοτικής Εκπαίδευσης ηµοκρίτειο Πανεπιστήµιο Θράκης Αλεξανδρούπολη

Σ 1 γράφεται ως. διάνυσµα στο Σ 2 γράφεται ως. Σ 2 y Σ 1

Έρευνα Μάρκετινγκ Ενότητα 5

Διδάσκων: Καθηγητής Νικόλαος Μαρμαρίδης, Καθηγητής Ιωάννης Μπεληγιάννης

Ποσοτική & Ποιοτική Ανάλυση εδομένων Βασικές Έννοιες. Παιδαγωγικό Τμήμα ημοτικής Εκπαίδευσης ημοκρίτειο Πανεπιστήμιο Θράκης Αλεξανδρούπολη

Η ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΣΤΟ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΣΠΕΡΜΑΤΟΣ

ΣΥΣΧΕΤΙΣΗ και ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗ

Σεμινάριο Τελειοφοίτων. 6- Εμπειρική μέτρηση & ανάλυση

Λίγα λόγια για τους συγγραφείς 16 Πρόλογος 17

Μάστερ στην Εφαρµοσµένη Στατιστική

ΑΝΑΛΥΣΗ ΣΕ ΚΥΡΙΕΣ ΣΥΝΙΣΤΩΣΕΣ Α.Κ.Σ.

Μοντέλα Παλινδρόμησης. Άγγελος Μάρκος, Λέκτορας ΠΤ Ε, ΠΘ

Σύγχρονα συστήµατα προβλέψεων και µοντελοποίησης. Τµήµα Στατιστικής και Αναλογιστικών Χρηµατοοικονοµικών Μαθηµατικών

Τμήμα Οργάνωσης και Διαχείρισης Αθλητισμού

Ποσοτικές Μέθοδοι στη Διοίκηση Επιχειρήσεων ΙΙ Σύνολο- Περιεχόμενο Μαθήματος

ΜΕΘΟΔΟΛΟΓΙΑ ΕΡΕΥΝΑΣ. Διάλεξη 8 Εφαρμογές της στατιστικής στην έρευνα - Ι. Υπεύθυνος Καθηγητής Χατζηγεωργιάδης Αντώνης

ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΕΣ - ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Ποσοτική & Ποιοτική Ανάλυση εδομένων Συσχέτιση. Παιδαγωγικό Τμήμα ημοτικής Εκπαίδευσης ημοκρίτειο Πανεπιστήμιο Θράκης Αλεξανδρούπολη,

ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗ ΕΡΕΥΝΑ Επιστήμη των Αποφάσεων, Διοικητική Επιστήμη

Εκπαιδευτική Έρευνα: Μέθοδοι Συλλογής και Ανάλυσης εδομένων Συσχέτιση

Περιεχόμενα. Πρόλογος... 15

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΜEΡOΣ A : ΓNΩΡΙΜΙΑ ΜΕ ΤΗΝ ΕΠΙΣΤΗΜOΝΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ

Μεθοδολογία των Επιστημών του Ανθρώπου: Στατιστική

Στατιστική Ι (ΨΥΧ-122) Διάλεξη 2

Εργασία στο µάθηµα Ανάλυση εδοµένων

Βιοστατιστική ΒΙΟ-309

Εφαρμοσμένη Στατιστική: Συντελεστής συσχέτισης. Παλινδρόμηση απλή γραμμική, πολλαπλή γραμμική

η αποδοτική κατανοµή των πόρων αποδοτική κατανοµή των πόρων Οικονοµική αποδοτικότητα Οικονοµία των µεταφορών Η ανεπάρκεια των πόρων &

Στατιστική για Πολιτικούς Μηχανικούς Λυμένες ασκήσεις μέρους Β

6. ΔΙΑΝΥΣΜΑΤΙΚΟΙ ΧΩΡΟΙ ΚΑΙ ΑΝΤΙΣΤΡΟΦΑ ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΑ

καταµερισµός στα µεταφορικά µέσα

2 ο Εξάμηνο του Ακαδημαϊκού Έτους ΟΔ 055 ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΓΙΑ ΤΙΣ ΚΟΙΝΩΝΙΚΕΣ ΕΠΙΣΤΗΜΕΣ Διδασκαλία: κάθε Τετάρτη 12:00-15:00 Ώρες διδασκαλίας (3)

14/11/ Καθορισμός & επιλογή συμμετεχόντων 1/16. Διαδικασία συλλογής δεδομένων. 1. Καθορισμός & επιλογή συμμετεχόντων 2/16

τρόπος για να εμπεδωθεί η θεωρία. Για την επίλυση των παραδειγμάτων χρησιμοποιούνται στατιστικά πακέτα, ώστε να είναι δυνατή η ανάλυση μεγάλου όγκου

ΑΠΟ ΤΟ ΔΕΙΓΜΑ ΣΤΟΝ ΠΛΗΘΥΣΜΟ

Διαχείριση Υδατικών Πόρων

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΓΙΑ ΤΗΝ ΑΠΟΤΙΜΗΣΗ ΤΩΝ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΩΝ

Βιοστατιστική ΒΙΟ-309

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Ενότητα 2: Παλινδρόμηση. Αναπλ. Καθηγητής Νικόλαος Σαριαννίδης Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Γρεβενά)

E1. ΣΥΝΑΡΤΗΣΕΙΣ ΣΤΑ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΑ Ι

Στατιστική Εισαγωγικές Έννοιες

Ο είκτης Συσχέτισης. Υπάρχουν πολλές οι έρευνες στις οποίες µας ενδιαφέρει να µελετήσουµε αν υπάρχει ΑΛΛΗΛΕΞΑΡΤΗΣΗ µεταξύ δύο µεταβλητών

Στόχος µαθήµατος: ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΙΙ. 1. Πολλαπλή γραµµική παλινδρόµηση. 1.2 Παράδειγµα 7 (συνέχεια)

ΗΥ-SPSS Statistical Package for Social Sciences 1 ο ΜΑΘΗΜΑ. ΧΑΡΑΛΑΜΠΟΣ ΑΘ. ΚΡΟΜΜΥΔΑΣ Διδάσκων Τ.Ε.Φ.Α.Α., Π.Θ.

Μικροοικονοµική Θεωρία. Συνάρτηση και καµπύλη κόστους. Notes. Notes. Notes. Notes. Κώστας Ρουµανιάς. 22 Σεπτεµβρίου 2014

Στατιστικές μέθοδοι στις Κοινωνικές Επιστήμες

Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση II

iii ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ Πρόλογος

ΔΕΙΓΜΑ ΠΡΙΝ ΤΙΣ ΔΙΟΡΘΩΣΕΙΣ

ΠΛΗ20 ΕΝΟΤΗΤΑ 5: ΘΕΩΡΙΑ ΓΡΑΦΗΜΑΤΩΝ/2. Μάθηµα 5.1: Παραστάσεις Γραφηµάτων. ηµήτρης Ψούνης

Ενότητα 1: Εισαγωγή. ΤΕΙ Στερεάς Ελλάδας. Τμήμα Φυσικοθεραπείας. Προπτυχιακό Πρόγραμμα. Μάθημα: Βιοστατιστική-Οικονομία της υγείας Εξάμηνο: Ε (5 ο )

«Ο κύριος στόχος δεν είναι να ανακαλύψουµε

προβλήµατος Το φίλτρο Kalman διαφέρει από τα συνηθισµένα προβλήµατα ΜΕΤ σε δύο χαρακτηριστικά: παραµέτρων αγνώστων

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ

ΘΕΩΡΙΑ ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑΣ ΣΥΝΟΠΤΙΚΕΣ ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ

Διάστημα εμπιστοσύνης της μέσης τιμής

Μέρος στατιστικής ανάλυσης (πολλά κεφάλαια λείπουν) Ανάλυση αξιοπιστίας της κλίµακας PCRS

Καταµερισµός. µεταφορικό µέσο. Καταµερισµός στα µέσα. το υπό διερεύνηση θέµα :

Γραµµική Αλγεβρα Ι. Ενότητα: Εισαγωγικές Εννοιες. Ευάγγελος Ράπτης. Τµήµα Μαθηµατικών

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ. Επικ. Καθ. Στέλιος Ζήμερας. Τμήμα Μαθηματικών Κατεύθυνση Στατιστικής και Αναλογιστικά Χρηματοοικονομικά Μαθηματικά

Γ. Πειραματισμός Βιομετρία

Βιοστατιστική ΒΙΟ-309

ΤΕΙ ΔΥΤΙΚΗΣ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ ΜΠΣ Τραπεζικής & Χρηματοοικονομικής

Τμήμα Τεχνολόγων Γεωπόνων-Κατεύθυνση Αγροτικής Οικονομίας Εφαρμοσμένη Στατιστική Μάθημα 4 ο :Τυχαίες μεταβλητές Διδάσκουσα: Κοντογιάννη Αριστούλα

Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Γρεβενά) Μάθημα: Οικονομετρία Διάλεξη 2η: Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση. Διδάσκουσα: Κοντογιάννη Αριστούλα

ΣΧΟΛΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΤΜΗΜΑ ΟΡΓΑΝΩΣΗΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΔΙΔΑΣΚΩΝ: ΘΑΝΑΣΗΣ ΚΑΖΑΝΑΣ. Οικονομετρία

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΤΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ. Κεφάλαιο 8. Συνεχείς Κατανομές Πιθανοτήτων Η Κανονική Κατανομή

Μέθοδοι Μηχανών Μάθησης για Ευφυή Αναγνώριση και ιάγνωση Ιατρικών εδοµένων

2. Missing Data mechanisms

Σύγχρονα συστήµατα προβλέψεων και µοντελοποίησης

ΕΠΙΣΤΗΜΟΝΙΚΟ ΕΠΙΜΟΡΦΩΤΙΚΟ ΣΕΜΙΝΑΡΙΟ «ΚΑΤΑΡΤΙΣΗ ΕΡΩΤΗΜΑΤΟΛΟΓΙΟΥ ΚΑΙ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ» Τριανταφυλλίδου Ιωάννα Μαθηματικός

Media Monitoring. Ενότητα 6: Δημιουργία Βάσης Δεδομένων στο SPSS. Σταμάτης Πουλακιδάκος Σχολή ΟΠΕ Τμήμα ΕΜΜΕ

ΕΡΕΥΝΑ ΑΠΟΔΟΧΗΣ ΑΥΤΟΝΟΜΩΝ ΟΧΗΜΑΤΩΝ ΑΠΟ ΤΟΥΣ ΕΛΛΗΝΕΣ ΟΔΗΓΟΥΣ

Σύγχρονα συστήµατα προβλέψεων και µοντελοποίησης

Η Παραγοντική Ανάλυση των Αντιστοιχιών µέσω του λογισµικού CHIC Analysis

Πολλαπλή παλινδρόµηση. Μάθηµα 3 ο

Transcript:

Περιβαλλοντική Στατιστική ηµήτρης Λέκκας Τµήµα Στατιστικής και Αναλογιστικών Χρηµατοοικονοµικών Μαθηµατικών Περιγραφή Παρουσιάζονται τα κύρια θέµατα του µαθήµατος και αναλύονται τα προβλήµατα κατά την εφαρµογή στατιστικών µεθόδων και εργαλείων για την επίλυση περιβαλλοντικών προβληµάτων. Παρουσιάζονται προβλήµατα προσέγγισης πολυπαραµετρικών σχέσεων µε περιορισµένα και αµφιβόλου ποιότητας δεδοµένα missing values 2

Ενότητες Πολυδιάστατη Στατιστική ανάλυση Πολυµεταβλητά Πολυπαραµετρικά Πίνακας Συσχετίσεων R Η έννοια της απόστασης Ανάλυση κυρίων συνιστωσών Ανάλυση κατά συστάδες ιαχωριστική ανάλυση Χρονοσειρές Εφαρµογές στατιστικών µεθόδων 3 Πολυδιάστατη Στατιστική ανάλυση 4

Τύποι Κλιµάκων Μέτρησης Μη µετρικές (nonmetric) µεταβλητές Ονοµαστική Κλίµακα (Nominal) Π.χ. Μεταβλητή «φύλο»: 1 για αρσενικό, 2, για θηλυκό ιατεταγµένη Κλίµακα (Ordinal) Π.χ. Μέτρηση προτίµησης για µάρκες αυτοκινήτων Κατάταξη 1 2 3 4 Μάρκα Α Β Γ 5 Μετρικές (metric) µεταβλητές Π.χ. Βαθµολογείστε τη µάρκα που προτιµάτε µε µια κλίµακα πέντε σηµείων: ΚΛΙΜΑΚΑ ΠΡΟΤΙΜΗΣΗ ΚΛΙΜΑΚΑ ΠΡΟΤΙΜΗΣΗ 1 ΠΟΛΥ ΥΨΗΛΗ 12 ΠΟΛΥ ΥΨΗΛΗ 2 ΥΨΗΛΗ 14 ΥΨΗΛΗ 3 ΜΕΤΡΙΑ 16 ΜΕΤΡΙΑ 4 ΧΑΜΗΛΗ 18 ΧΑΜΗΛΗ 5 ΠΟΛΥ ΧΑΜΗΛΗ 205 ΠΟΛΥ ΧΑΜΗΛΗ Οι ιδιότητες της αρχικής κλίµακας διατηρούνται µε τον µετασχηµατισµό: Yt = a + byo. Κλίµακα Λόγου (Ratio) Οπως προηγουµένως αλλά εδώ υπάρχει µια φυσική βάση που δεν αλλάζει. 6 Π.χ. Ηηλικίαέχειτιµή φυσικήςβάσηςµηδέν.

Γιατί είναι ιδιαίτερα χρήσιµες οι πολυµεταβλητές τεχνικές: Έχουµε περισσότερη πληροφορία (περισσότερες µεταβλητές ερµηνεύουν καλύτερα το φαινόµενο). Μελετάµε συσχετισµούς (µεταξύ µεταβλητών και µεταξύ υποκειµένων). 7 Πού χρησιµοποιούνται οι πολυµεταβλητές τεχνικές; Για την εύρεση και ερµηνεία συσχετίσεων µεταξύ των µεταβλητών. Για τη δηµιουργία οµάδων είτε από παρατηρήσεις είτε από µεταβλητές σύµφωνα µε κάποια χαρακτηριστικά. Τη µείωση των διαστάσεων του προβλήµατος (συµπύκνωση της πληροφορίας που περιέχουν πολλές µεταβλητές σε λιγότερες). Την πρόβλεψη νέων τιµών. 8

Πού χρησιµοποιούνται οι πολυµεταβλητές τεχνικές; Μοντελοποίηση σε πολλές διαστάσεις (για την ερµηνεία πολλών µεταβλητών σε σχέση µε άλλες). Ποσοτικοποίηση µη παρατηρήσιµων ποσοτήτων. 9 Κατηγοριοποίηση Μεθόδων Ανάλυσης εδοµένων Θεωρούµε ενα σύνολο δεδοµένων που περιλαµβάνει n παρατηρήσεις σε p µεταβλητές. Επίσης θεωρούµε ότιοιp µεταβλητές µπορούν να χωρισθούν σε δύο οµάδες ή υποσύνολα. Στατιστικές µέθοδοι για την ανάλυση τέτοιων δεδοµένων καλούνται µέθοδοι εξάρτησης (dependence). Εξετάζουν για την παρουσία ή απουσία σχέσεων µεταξύ των δύο συνόλων των µεταβλητών. Ο ερευνητής καθορίζει ποιες είναι οι ανεξάρτητες και ποιες οι εξαρτηµένες µεταβλητές. Αν δε µπορούµε να καθορίσουµε ποιες είναι οι ανεξάρτητες και ποιες οι εξαρτηµένες µεταβλητές τότε χρησιµοποιούµε µεθόδους για το πως και γιατί οι µεταβλητές σχετίζονται. Οι στατιστικές µέθοδοι για την ανάλυση αυτών των τύπων δεδοµένων καλούνται µέθοδοι διεξάρτησης (interdependence). 10

Στατιστικές Μέθοδοι Εξάρτησης 11 Στατιστικές Μέθοδοι ιεξάρτησης 12

Γραφήµατα 13 Περιγραφή µεταβλητών 14

Matrix plot 15 Πρόσωπα του Chernoff 1. Περιοχή προσώπου = βαθµός SAT 2. Σχήµα προσώπου= Ποσοστό φοιτητών που έγιναν δεκτοί 3. Μήκος µύτης = Ποσό που ξοδεύει κάθε φοιτητής 4. Τοποθεσία στόµατος = Ποσοστότελειόφοιτων µε µεγάλο βαθµό 5. Καµπύλη χαµόγελου = Ποσοστό διδασκόντων µε διδακτορικό 6. Μήκος στόµατος = Ποσοστόφοιτητών που αποφοιτούν 16

17 18

19 20

Πολυµεταβλητά Περιγραφικά Μέτρα 21 Πολυµεταβλητά δεδοµένα : n Αριθµός παρατηρήσεων / αντικειµένων προς µελέτη (Objects or Items) : p Αριθµός χαρακτηριστικών / µεταβλητών προς µελέτη (Variables) : xij Τιµή τουi αντικειµένου στο j χαρακτηριστικό / µεταβλητή 22

23 Παράδειγµα Χρησιµοποιώντας την προηγούµενη ορολογία έχουµε: n = 4 (αριθµός παρατηρήσεων) p = 3 (µεταβλητές-χαρακτηριστικά) 24

25 26

27 28

29 30

31 32

33 34

35 36

Πίνακας Συσχετίσεων R 37 Πίνακας Συσχετίσεων R Ο πίνακας συσχετίσεων είναι ο πίνακας που περιέχει σαν στοιχεία του τους συντελεστές συσχέτισης του Pearson για κάθε ζευγάρι µεταβλητών. Ο συντελεστής συσχέτισης του Pearson µετράει µόνο γραµµική συσχέτιση ανάµεσα στις µεταβλητές και εποµένως δεν µπορεί να µας δώσει πληροφορία για άλλης µορφής συσχέτιση. Ο συντελεστής συσχέτισης του Pearson είναι κατάλληλος µόνο για ζεύγη ποσοτικών µεταβλητών. 38

39 Πίνακας Συσχετίσεων R Ο πίνακας έχει απαραίτητα τιµές ίσες µε τηµονάδα στη διαγώνιο, είναι συµµετρικός και κανένα στοιχείο του δεν µπορεί να πάρει τιµή µεγαλύτερη σε απόλυτη τιµή από το 1. Τιµές 1 και 1 σηµαίνουν απόλυτα γραµµική σχέση των δύο µεταβλητών, το πρόσηµο υποδηλώνει την ύπαρξη θετικής ή αρνητικής σχέσης. Η θετική σχέση ερµηνεύεται πως όσο αυξάνει η τιµή της µιας µεταβλητής τόσο αυξάνει και η τιµή της άλλης ενώ η αρνητική σχέση ερµηνεύεται πως όσο αυξάνει η τιµή τηςµιας µεταβλητής µειώνεται η τιµής της άλλης. 40

Ο πίνακας διακυµάνσεων-συνδιακυµάνσεων S τυποποιηµένων µεταβλητών ταυτίζεται µε τον πίνακα συσχετίσεων R των αρχικών µεταβλητών πριν την τυποποίηση τους. όπου Χ* j, X* k, είναι οι τυποποιηµένες µεταβλητές. 41